基于多粒子追踪技术的软物质非连续应变场测量方法技术

本发明专利技术公开了一种多粒子追踪技术的软物质非连续应变场测量方法，本发明专利技术属于或涉及非接触式光学测量领域，解决了软物质材料在裂纹扩展过程中，材料形貌的非连续变形导致的应变场测量难题；本发明专利技术要求在软物质试样表面分撒众多圆形散点；将被测物体安装在材料拉伸机上进行拉伸；通过摄像机记录材料的拉伸或破坏过程；摄像机记录的图片数据传入数据处理计算机中，利用多粒子匹配和追踪算法计算材料表面的应变场在连续变形和非连续变形过程的应变场变化；本发明专利技术实现了软物质应变场测量实验方法，该方法不仅能用于不发生破坏的连续变形材料的应变场测量，还可用于存在破坏过程的非连续变形材料的应变场测量。

Measurement method of discontinuous strain field of soft material based on multi particle tracking technology

【技术实现步骤摘要】
基于多粒子追踪技术的软物质非连续应变场测量方法
本专利技术涉及一种非接触式应变场测量方法，具体涉及一种基于多粒子追踪技术的软物质非连续应变场测量方法。
技术介绍
在软物质力学特性的研究领域中，材料的非连续变形行为，包括裂纹萌生、裂纹扩展、疲劳特性、撕裂和剥离特性，都是重要的研究内容。对于软物质的非连续变形行为的测量方法主要基于拉伸机或引伸计，利用拉伸机或引伸计施加单(多)轴拉伸、疲劳循环加载以及固定位移加载获得在不同加载条件下的应力-应变曲线，再基于应力-应变曲线分析材料的非连续变形行为。此方法只能测量反应在试样边界上的位移与载荷大小，无法获取试样裂纹尖端附近的物理信息，包括裂纹形貌、裂纹扩展速度、裂纹尖端应变场以及材料整体应变场等多维度信息。数字图像相关(DigitalImageCorrelation,DIC)技术是一种综合了机器视觉、图像处理和标定等技术的应变场测量方法，目前广泛应用于材料力学研究的各个领域。在数字图像相关中，运用双目视觉成像原理，对被测物体表面的三维形貌以及变形进行测量。数字图像相关要求材料表面随机地涂有黑白散斑。数字图像相关利用摄像机对试样的加载过程进行拍照。数字图像相关利用图像相关匹配算法将被测物体表面进行网格划分，并对比连续两张照片中每个网格内的散斑的空间分布在亚像素级别上的相似度，从而估算每个网格的位移。数字图像相关可以对被测物理的连续应变做出精准的应变场测量。数字图像相关与高速摄像机的结合，可以满足被测物物体在高速动态响应下的应变场测量。当被测物体的连续变形达到极限后，材料开始出现破坏等非连续变形。发生材料破坏的部位与该部位对应的网格都会失效，造成该部位的应变场信息丢失。因此，在裂纹扩展过程中，数字图像相关对裂纹尖端应变场的测量存在缺陷。
技术实现思路
为了解决上述对于材料应变场测量技术在裂纹扩展过程中的使用所存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于多粒子追踪技术的软物质非连续应变场测量方法，不需要对被测物体进行网格划分，而是直接识别并定位撒在被测物体表面上的圆形散点，本专利技术只追踪每一个具体的散点，即使材料发生了非连续破坏，也不会造成信息丢失，从而实现对软物质裂纹扩展过程中应变场测量。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：基于多粒子追踪技术的软物质非连续应变场测量方法，该方法具体步骤如下：步骤1：被测物体5表面涂撒有大小相同的圆形散点6；步骤2：被测物体5由亚克力板7黏贴被测物体5的上下两端作为固定端，并将其整体固定在拉伸机1的夹具2上，拉伸机1控制夹具2的运动对被测物体5施加位移载荷；步骤3：实验过程使用高速摄像机3拍摄实验过程，对于连续变形情况，即被测物体5不发生断裂过程，高速摄像机3采用低帧率、高像素模式拍摄；当实验过程涉及被测物体5的断裂过程，即非连续变形情况，高速摄像机3采用高帧率、低像素模式拍摄；步骤4：与摄像机3连接的计算终端4对图像数据进行图像识别，识别每一张图片上的所有圆形散点6的圆心像素坐标，并将坐标信息储存在一系列坐标数组中；图片顺序与坐标数组的顺序是一一对应的，且每个坐标数组的行数等于相应图片中成功识别的圆形散点6的个数；圆形散点6的坐标数据在坐标数组中是乱序储存的；步骤5：使用基于拓扑的多粒子匹配算法对连续两张图片上的圆形散点6的坐标信息进行匹配；通过对每一对连续两个坐标数组中的坐标数据进行比较和匹配，得出对应的匹配数组；匹配数组是一维列向量，其行号与该行中的数值分别指向相应两个连续坐标数组的像素坐标；步骤6：根据基于拓扑的多粒子匹配算法所得到的一些列匹配数组，以及相应的连续两个坐标数组能够计算出一张图片中的圆形散点6相对于前一张图片中的圆形散点6的相对位移分量；具体方法为：某一个坐标数组中的某一个散点的像素坐标xI通过在相应的匹配数组中查找到下一个坐标数组的对应像素坐标x′I，则该散点的相对位移分量为x′I-xI；步骤7：由于基于拓扑的多粒子匹配算法的成功率非100％，始终存在无法成功匹配的散点，匹配失败的散点无法直接通过匹配数组计算相对位移分量，因此需要对匹配失败的散点的相对位移分量进行弥补；采用移动最小二乘方法利用成功匹配的散点的相对位移分量对匹配失败散点的相对位移分量进行插值；移动最小二乘方法得到的插值函数为g(x)＝PT(x)A-1(x)B(x)w，x是自变量且为需要进行插值的坐标，g(x)为以x为自变量的函数且是对坐标x相对位移分量的插值结果，P(x)是以x为自变量的多项式基，w是成功匹配散点的相对位移分量所组成的矩阵，A(x)和B(x)都是以x为自变量的系数矩阵，其中B(x)＝[f(x-bi),…,f(x-bm)]，m是匹配数组的行数，bi是成功参与匹配的散点的坐标，其中i＝1,2,…,m，f(x-bi)是一个加权方程，P(bi)是以bi为自变量的多项式基；对每一个匹配失败散点遍历移动最小二乘方法，即得到一张图片上所有圆形散点6的相对位移分量；重复上述过程得到每张图片上的圆形散点6的相对位移分量；步骤8：综合所有图片上的圆形散点6的相对位移分量结果，依次累加每张图片上所有圆形散点6的相对位移分量，得到每张图片的圆形散点6相对于第一张图片的圆形散点6的绝对位移分量；步骤9：根据每张图上所有圆形散点6的绝对位移分量求相对于坐标的偏导，得到该张图片上所有圆形散点对应的应变场；具体方法为：在图片上按固定间隔重新放置应变插值点，其坐标为X，且通过移动最小二乘方法得到坐标X的绝对位移分量为U,则这些应变插值点对应的的应变为θU/θX；步骤4所述识别每一张图片上的所有圆形散点6的圆心像素坐标的具体方法为：所有图片使用霍夫曼变换查找圆心并定位圆心即能够识别某张图片中所有圆形散点6的像素坐标，若第I张图片有n个圆形散点被成功识别，则将该n个圆形散点对应的坐标储存在一个n行2列的坐标数组中；每个坐标数组中的坐标数据的顺序没有与圆形散点6通过编号进行一一对应，在某张图片上的圆形散点p的坐标储存在对应坐标数组中的第l行，而该圆形散点p移动后成为下一张图片上的圆形散点p′，该圆形散点p′的坐标储存在对应坐标数组的第l＇行，l≠l＇，故坐标数组是乱序的。步骤5所述的使用基于拓扑的多粒子匹配算法对连续两张图片上的散点坐标信息进行多粒子匹配的具体方法为：根据步骤4的方法得到一些列储存圆形散点6的像素坐标的坐标数组；对第M个坐标数组中的某一圆形散点pM查找该点的k个最近邻居其中r＝1,…,k，并根据r个最近邻居与圆形散点pM的相对位置指定针对该圆形散点的身份数组；由于圆形散点6是均匀且随机地散布在被测物体5的表面，因此对于任意一个圆形散点6都能与其k个最近邻居形成独特的相对位置关系；由于每一对连续图片上的圆形散点6的相对变化很小，使得每个圆形散点6的身份数组保持不变或变化很小，通过该比较连续两个坐标数组中的所有圆形散点6的身份数组的相似度，能够对两个坐标数组的行号进行匹配；若某个坐标数组的某行坐标的身份数组与下一个坐标数组的某行坐标的身份数组具有最高的相似度，则将该两个坐标本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于多粒子追踪技术的软物质非连续应变场测量方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：/n步骤1：被测物体5表面涂撒有大小相同的圆形散点6；/n步骤2：被测物体5由亚克力板7黏贴被测物体5的上下两端作为固定端，并将其整体固定在拉伸机1的夹具2上，拉伸机1控制夹具2的运动对被测物体5施加位移载荷；/n步骤3：实验过程使用高速摄像机3拍摄实验过程，对于连续变形情况，即被测物体5不发生断裂过程，高速摄像机3采用低帧率、高像素模式拍摄；当实验过程涉及被测物体5的断裂过程，即非连续变形情况，高速摄像机3采用高帧率、低像素模式拍摄；/n步骤4：与摄像机3连接的计算终端4对图像数据进行图像识别，识别每一张图片上的所有圆形散点6的圆心像素坐标，并将坐标信息储存在一系列坐标数组中；图片顺序与坐标数组的顺序是一一对应的，且每个坐标数组的行数等于相应图片中成功识别的圆形散点6的个数；圆形散点6的坐标数据在坐标数组中是乱序储存的；/n步骤5：使用基于拓扑的多粒子匹配算法对连续两张图片上的圆形散点6的坐标信息进行匹配；通过对每一对连续两个坐标数组中的坐标数据进行比较和匹配，得出对应的匹配数组；匹配数组是一维列向量，其行号与该行中的数值分别指向相应两个连续坐标数组的像素坐标；/n步骤6：根据基于拓扑的多粒子匹配算法所得到的一些列匹配数组，以及相应的连续两个坐标数组能够计算出一张图片中的圆形散点6相对于前一张图片中的圆形散点6的相对位移分量；具体方法为：某一个坐标数组中的某一个散点的像素坐标x...

【技术特征摘要】
1.基于多粒子追踪技术的软物质非连续应变场测量方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：
步骤1：被测物体5表面涂撒有大小相同的圆形散点6；
步骤2：被测物体5由亚克力板7黏贴被测物体5的上下两端作为固定端，并将其整体固定在拉伸机1的夹具2上，拉伸机1控制夹具2的运动对被测物体5施加位移载荷；
步骤3：实验过程使用高速摄像机3拍摄实验过程，对于连续变形情况，即被测物体5不发生断裂过程，高速摄像机3采用低帧率、高像素模式拍摄；当实验过程涉及被测物体5的断裂过程，即非连续变形情况，高速摄像机3采用高帧率、低像素模式拍摄；
步骤4：与摄像机3连接的计算终端4对图像数据进行图像识别，识别每一张图片上的所有圆形散点6的圆心像素坐标，并将坐标信息储存在一系列坐标数组中；图片顺序与坐标数组的顺序是一一对应的，且每个坐标数组的行数等于相应图片中成功识别的圆形散点6的个数；圆形散点6的坐标数据在坐标数组中是乱序储存的；
步骤5：使用基于拓扑的多粒子匹配算法对连续两张图片上的圆形散点6的坐标信息进行匹配；通过对每一对连续两个坐标数组中的坐标数据进行比较和匹配，得出对应的匹配数组；匹配数组是一维列向量，其行号与该行中的数值分别指向相应两个连续坐标数组的像素坐标；
步骤6：根据基于拓扑的多粒子匹配算法所得到的一些列匹配数组，以及相应的连续两个坐标数组能够计算出一张图片中的圆形散点6相对于前一张图片中的圆形散点6的相对位移分量；具体方法为：某一个坐标数组中的某一个散点的像素坐标xI通过在相应的匹配数组中查找到下一个坐标数组的对应像素坐标x′I，则该散点的相对位移分量为x′I-xI；
步骤7：由于基于拓扑的多粒子匹配算法的成功率非100％，始终存在无法成功匹配的散点，匹配失败的散点无法直接通过匹配数组计算相对位移分量，因此需要对匹配失败的散点的相对位移分量进行弥补；采用移动最小二乘方法利用成功匹配的散点的相对位移分量对匹配失败散点的相对位移分量进行插值；移动最小二乘方法得到的插值函数为g(x)＝PT(x)A-1(x)B(x)w，x是自变量且为需要进行插值的坐标，g(x)为以x为自变量的函数且是对坐标x相对位移分量的插值结果，P(x)是以x为自变量的多项式基，w是成功匹配散点的相对位移分量所组成的矩阵，A(x)和B(x)都是以x为自变量的系数矩阵，其中B(x)＝[f(x-bi),…,f(x-bm)]，m是匹配数组的行数，bi是成功参与匹配的散点的坐标，其中i＝1,2,…,m，f(x-bi)是一个加权方程，P...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘子顺，李子谦，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61